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Enregistrement W4286499272 · doi:10.1139/cgj-2022-0150

Hierarchical response surface method for reliability analysis of a pile-slope system

2022· article· en· W4286499272 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Zhang, Chenguang Wu, Xiaohui Tan, Hongwei Huang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileGeotechnical engineeringReliability (semiconductor)Failure mode and effects analysisSlope stabilityStructural engineeringMode (computer interface)Slope stability analysisEngineeringGeologyComputer sciencePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stabilizing piles have been widely used as an effective measure to reinforce slopes. In this paper, a hierarchical response surface method is presented to evaluate the reliability of a pile-slope system efficiently. The suggested method can be used to identify the minimum reliability indexes of different types of failure modes. It can also be used to identify the representative failure modes governing the failure probability of the pile-slope system. This study found that the most critical sliding surface of an unreinforced slope and a reinforced slope is different. It may be nonconservative to design a pile-slope system according to the representative sliding surface of the slope without reinforcements. Even if many failure modes may exist, the reliability index of the pile-slope system is often controlled by several representative failure modes. For the slope examined in this paper, the reliability index of the pile-slope system is controlled by the reliability index of first representative failure mode. The first representative failure mode may vary with the reinforcement ratio, pile length, pile spacing, and location of the piles. The approach presented in this study provides a practical means to quantify the effect of such factors on the design of a pile-slope system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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